大佬观点

AI无疑是互联网行业眼下最火热的话题。

从去年开始，AI绘画和ChatGPT在一些领域造成了前所未有的冲击：AI高超的绘画工艺某种程度上已直逼真人画师，ChatGPT可以根据实际需求自动生成非常成熟的专业解答、翻译文本以及编程代码。到了今年以来，GPT-4、百度文心一言、谷歌Bard又为这股浪潮添了一把火。

有人将这次AI浪潮称为技术大爆炸，未来不会用AI的人就要被被淘汰，更有人说一些原本属于人类的工作将陆续被AI取代，某些公司甚至已经在精简人员了。

那么对游戏行业来说，AI带来的切身影响是什么呢？前些日子，【陀螺对话】直播间邀请到美术服务公司黑潮互娱董事长许一帆，以及行者AI CEO、人工智能领域专家尹学渊博士进行了一次直播连麦。

我们聊到了许多与游戏产业以及游戏从业者息息相关的话题：AI绘图会革游戏美术的命吗？GPT还可能应用于哪些工作？工业化大潮下，AIGC将如何提高游戏制作效能？游戏从业者该用什么姿势面对AIGC的大规模应用？AI最后将对全社会带来哪些影响？

以下为直播摘录，为方便阅读做了适当删节：

“AI技术的发展是指数型的”

陀螺君：AI掀起如此迅猛的浪潮，让很多人都措手不及，AI技术是近期有什么重大突破吗？

尹学渊：从技术层面来讲，特别5、6年以前的AI，我们把它归结为分析型的AI。人工智能技术最早可以叫机器学习，拿机器学习帮助大家做一些分析型的问题。比如做一些大数据的分析、数据挖掘，后来又开始做人脸识别。本质上还是一个判别，对于模式的识别。

2016年的时候，谷歌发布了强化学习的AlphaGo，大家应该还记得。从AlphaGo开始，你会发现整个范式发生了变化。AlphaGo强化学习的思路更接近我们人类的思路，是把一个Agent放在一个环境里面，它在这个环境里面不断去迭代，不断去学习，就像小孩子学东西一样。后来又有了Attention机制、Transformer。

从2020年开始，Diffusion算法在各行各业开始应用，基于这个扩散算法，AI做的事变得更多了。所以你看2022这一年，Stable Diffusion在图片方面训练了一个超级大的模型。一个标志性的事件就是AI画出了“宇航员骑马”。

Dall-E

以前大家会觉得你喂AI什么东西，他就只能做什么，可能很难去做出来超出样本的东西。但是“宇航员骑马”这张照片就证明了一件事情，AI可以画出他没见过的东西，于是人们开始觉得这个东西变得有智慧了。

后来到了GPT-3、GPT-3.5、GPT-4，大部分人发现AI开始有了智慧。为什么大家现在会有恐慌情绪？因为AI好像可以干很多以前干不了的事情。

我觉得整个AI技术的发展是一个指数型的，绝对不是线型的。所以随着技术的发展，AI消耗的样本也越来越大，模型的规模也越来越大，现在动辄就是千亿级的参数，你这个模型非常大，可以做的事就越来越多。有点像任督二脉打通之后，参数量级堆起来之后暴力出奇迹，所以你会感觉它拥有了智慧。

这是我对整个行业的简单回顾，也从AI发展逻辑层面简单解释了大家会感到恐慌的原因吧。

陀螺君：所以其实是一个厚积薄发的过程，而不是突然出现的？

尹学渊：对。是从算法、数据规模、算力三者加起来达到的一个点，达到临界值的一个过程，而不是说AI昨天还是一个傻子，突然间变得很聪明，绝对不是这样的。

陀螺君：ChatGPT-4是属于多模态模型，既能够处理文字，同时又能够处理图片，从底层逻辑来看，图片的处理会相比文字的难度大多少？

尹学渊：现在的模型基本上验证了一个事情，当你参数量级和图片训练的样本规模上去之后，基本上是通的。比如说最开始Stable Diffusion最受大家诟病的一个问题是说这个模型不可控，结果前段时间出来一个模型叫ControlNet就解决了不可控的问题，然后现在AI画的这些画的效果都非常好，除了一些细节，比如手指画不好。但我觉得随着训练样本的增多，这些问题迟早会得到解决的。

ControlNet

ChatGPT为什么会进步这么快？因为它有一个强化学习的机制RLHF，基于人类反馈的强化学习，所有人的使用都会给它反馈，所以你会发现大家用得越多，它学得越多。这种机制到后面在图像方面，我觉得迟早会加入这样一些东西，然后把这个细节问题给解决掉。

“AI绘画还只是一个提升效率的工具”

陀螺君：在游戏美术领域，AI绘画的冲击有多大？

许一帆：我们是应用层面的公司。以前原画板块需要大量的人工去绘图，但是AI出来以后，掌握AI绘图方法的人员一天产能是以前的10倍。所以在我们这个行业，最先受到影响的应该就是原画或是做概念设定的板块。

我觉得在游戏行业，中低端或者重复劳动的工作应该会逐渐被AI替代。一些公司部门已经开始裁员了，当然互联网行业降本增效是一个原因，但还有一个原因是AI确实替代了很多基础的工作。不过，一家公司的发展模式和产品以及应用技术是息息相关的，AI目前也不能完全达到游戏美术所需要的方方面面。

我自己也在用AI去做一些插图、方案设计。大部分时候，我觉得产出的东西都不是我们最终所需要的效果，但是它能够简化设计方案。在我们公司，AI是一个提高效率的工具。以前我们可能要两三天才能做出来一些方案，而现在，在AI的帮助下，可能半天、一天就能够完成。所以我觉得它还只能算是一个工具，并没有达到会真正取代、甚至统治我们的地步，但未来不好说。

陀螺君：在游戏美术的过程中，大概有哪些环节能被取代？

许一帆：创意部分它是替代不了的。AI目前只能替代一些简单、重复的劳动。美术的一些环节，比如游戏模型、特效部分的工作未来也有可能会被替代一部分，但目前还是有一定难度。因为硬件的计算能力还没有达到生成的素材能够直接应用的程度。但是一些小规模的、内容不是很复杂的模型，可以用AI来生成模型。

中大型的游戏对模型的要求不仅要看起来像，里边其实还有一些底层的技术要求，现在的AI还是很难实现的。AI可以建出一个很漂亮的模型出来，也可能是我们想要的，但是漂亮的模型不一定是游戏整个生产线里直接能用的模型。

陀螺君：现在AI绘画在整个黑潮的业务当中了多少生产能效？

许一帆：比例还是很小，因为AI成功率的问题。我们现在还没有能力做到指哪儿打哪儿，所以大部分AI生产是用在研发的一些新项目上，以及新IP的前期设计方面。

陀螺君：AI生成的艺术到底有没有版权？游戏公司在实际应用的时候，有没有什么方式来规避这类潜在的风险？

许一帆：现在AI绘画有一个比较大的问题是生成的结果容易趋同，大家画的都非常像，风格化还蛮难的。所以我们会在最前期的设计上用AI，拿到它生成的一些想法或设定的架构以后，再进行二次创作，这是比较省工夫也是比较安全的。

尹学渊：版权这一块，我可以补充一下我对这个事情的看法。版权的问题不在于最开始大模型的训练样本，而是在于使用，需要整个行业进行规范。

比如游戏的美术好不容易打磨一个画风，效果非常好，特别适合我们这个游戏，玩家也很热爱。结果一些人去截屏，或者找到相似的东西，比如20张图甚至可能10张图，拿这个喂给AI，让AI去学习你的画风。

这种侵权是最根本的，因为这种路径太过于容易了。目前相关的法律法规、整个行业的规范性也不够健全，因为技术进步太快了。我觉得下一步应该规范的是这种行为。说到底AI只是一个工具，还是要看人类如何应用。

陀螺君：过去大家都觉得AI可能会代替一些重复性比较高的劳动，但美术在我们看来是纯创作啊？

许一帆：并不是所有美术工作都是纯创作，也有工人、匠人和大师的分别，要看是哪一种。举个例子，我们作品做出来之后，人体的大结构正确与否、基本的光影判断、色彩均衡等这样的问题AI肯定是能判断的。但是对作品更细节、更深入的优化工作就需要人力来进行。

“AI绘画无法取代人的智慧与审美”

陀螺君：你会觉得半年或者说一年之后，未来的AI绘图能做到什么样子？

许一帆：就像尹总说的，AI的训练模型越大就会越智能。但是我觉得有一点，它暂时还无法取代人的智慧。特别是美术这方面，一是绘画的风格，我们常说大师梵高就是唯一的，哪怕AI被训练出来，它也只能画类似梵高的画而绝对无法成为梵高，不然所有的艺术品都没有价值了。

《麦田与柏树》，梵高

第二，现在的游戏很多是走风格化路线的，在这一块AI的可替代性会相对弱一些。反观写实类的游戏，它的内容基本上都来源于真实生活，所以有大量的数据模型，在这方面的计算AI应该是强项。

还有很重要的一点是审美。好多人能用AI画画，但是他并不一定知道画出来的画面到底好不好。AI绘画能够涵盖一些美术的基本原理，但是真正好的作品，我想应该不是仅仅符合美术的基本原理就足够的。

最后我觉得目前AI在逻辑性方面还是比较弱的。对于游戏美术的创作来说，大量的逻辑性要靠人力一点一点地跟AI沟通、完善，才能达到我们想要的结果。但其实这个过程很多时候AI比人直接来做还要慢。

或许未来有一天AI足够聪明了，能解决这些问题，但是我觉得短时间内它很难做到。

尹学渊：我很认同许总的观点，大家会发现GPT-3.5经常会一本正经地胡说八道（当然GPT-4还是改进了很多）。事实上你会发现，至少目前为止，AI看起来好像什么都能干，但是你又不敢完全相信它。

我们拿刚刚许总讲的美术举例子，你最后会发现只有人才能对审美进行把控。哪怕今天你开AI给你画了200张画，最后用哪一张或者哪两张，这个工作其实还是咱们人的事，不是AI的事。所以我觉得审美永远不会被替代。AI给你生成一大堆素材供你参考，启发你的思维，最后要用哪个是你的事，从这个逻辑来讲，AI永远替代不了人的创意，最后选择权还是在人。

别的行业也是一样，面对AI一本正经地胡说八道，最终你还是要自己判断它说得对不对，既然你要判断说得对不对，这段话最后还是你说的，并不是AI说的。

陀螺君：为什么目前游戏行业AI应用比较多的还是AI绘画？

许一帆：因为游戏的开发是一个有流程的工作，绘画这一块相对游戏后面的整个开发流程比较独立，所以也比较好让AI去替代这些工作，但制作的其他部分涉及到的问题就比较多，一个环节会影响后面的所有流程。当所有的环节AI都能够比较好地接入的时候，它才会逐步优化游戏开发的流程。第一步受到冲击的肯定是前期，相对比较独立的工作。

尹学渊：从趋势来看，最后整个AI的技术一定会大幅降低游戏研发成本，比如今天为什么大家老在讨论GPT、Stable Diffusion，最根本的原因是文字和做图相对来讲是比较独立的过程。

但是GPT-4我觉得是给我们提供了一个操作系统，你可以基于它可以做更多的东西，比如拿去写代码——我们公司已经有蛮多的人拿GPT写代码了。包括我们行者AI自己在干的事情，你说3D模型AI能不能做？其实它也能做，但它现在做的效果不像2D美术这样惊艳。

《赛博朋克：边缘行者》露西by勘云工造

“技术革命会消灭掉一些岗位，同时也会催生一些新岗位”

陀螺君：刚刚讲了很多AI绘画，但事实上GPT最擅长的是文本信息的处理，你们觉得像律师、编辑、文案策划以及其他基础性的文字工作会被AI替代吗？

尹学渊：基础的编辑工作肯定会被替代掉，所以我们得逼着自己往高维度去卷。举个例子，AI给你提供一些素材、一个大纲，你要去完善和调整这些内容，使它更能表达你想表达的东西。比如我们首先用ChatGPT写一个版本，但你会发现，很多时候它还是搞不清楚你要什么，这时候就需要你来修改。我们要朝着这个方向培养自己——如何把AI工具用好。

我们这一代人和下一代人有一个回避不了的大问题：所有人的起跑线都会变得奇高无比，但起跑线变高了还是需要人去判断这个东西的对错，把工具用得更好。从这个方面来讲，不管是文字、图片，还是3D模型、代码，最后临门一脚还是需要人做。所以我们对于人的要求就变得更高，大家需要学的东西也变了。

我举个例子，以前美术要求大家练画功，但可能以后就不练这些东西了，你要练的是两件事：第一件叫审美，你的审美只由你决定，AI给不了你审美；第二件事情，你要练的是如何去用好这个工具，因为工具变成了起跑线，谁把它用得好，谁就跑得快。这是我们每个人都该去思考的一个问题。

许一帆：尹总的这个观点我不完全认同，基础美术训练你的审美，还是要通过自己一笔一划慢慢去画才能提高。拿着书法大家的字放在我们面前，我们没有学过毛笔字，天天看大师的毛笔字就能看出它的好坏吗？我觉得这个很难，我们需要把美术的基础理论知识学完，并且自己一定要实践。

就像写文章，不下笔光靠想，想像是想不出好文字的。美术也是一样，你一定要去画，在这个基础上你才能慢慢提高你的审美，所以还是要达到一定的训练量才会产生质变，光靠看优秀的作品画来训练，人又不是AI，美术很多原理、理论是没学过的人难以理解的。

陀螺君：说是这么说，但很多人还是担心这些高效的工具会让自己失业。

尹学渊：AI技术的迭代让每一个环节的开发成本都在降低。但这件事大家不用慌，媒体都希望搞一个大新闻，说你们都要失业了，我觉得离大家失业还早，很多事情今天AI做不好。它可以成为你的一个很好的帮手，大家要积极去拥抱它、用它，而不是抵制它。因为你永远抵制不了它，你应该怀着积极的心态把它当做你的工具为你赋能，这才是比较现实的事。

我觉得技术的迭代一定是越来越快的，以前马车坐了几千年才有了蒸汽机，蒸汽机才玩了几百年就开始玩石油了，今天大家又开始玩电了。你会发现技术的迭代会变得越来越短，技术爆炸是指数性增长，未来还有GPT-5、GPT-6模型。

比如行者AI，我们给自己立了一个目标，我们希望把游戏的研发成本降低到现在的1%，这样就可以让大家都回归真正的创意和玩法，今天你会发现有很多很好玩的游戏和很多的创意大家不去做。

举个例子，像一些治疗抑郁症的游戏，并没有人去开发，为什么？因为开发这个游戏挣不到钱，为什么挣不到钱？因为开发成本太高了，我投入这么多人、这么多钱去做这个游戏，这个游戏上线之后可能只有一部分很小的群体为我付费，于是商业公司都不干。但如果我能把成本降低，可能会产生出很多种创意出来，所以生产力极大的提高才会衍生更多的东西。

陀螺君：但我们的世界容得下那么创意工作吗？AI出现之后，人的竞争压力是不是更大？

尹学渊：我觉得这是必然的，但是每一次技术革命会消灭掉一些岗位，同时也会催生更多的新的岗位，从历史来看都是这样。我们今天的岗位机会绝对比过去每一个时代多。当然今天我不知道未来催生的岗位到底是什么，也许是提示词工程，也许是其他，但一定会催生新的岗位。

许一帆：人类进入工业革命以后，很多以前基础的手工劳作者完全被替代了，我相信AI慢慢也会取代很多CG的基础工作，这是不可逆的，也是大势所趋。

“AI最积极的意义是释放我们的创意”

陀螺君：尹总还刚刚还提到可以AI可以帮助你们降低99%的成本，这是怎么量化出来的？

尹学渊：我觉得把大家的重复劳动降低就已经可以了。比如你去写策划案、调数值、调手感都是反复尝试，比如攻击力调多少，血量调多少，什么样的手感最好。如果你让AI帮你测，它给你一个分析报告，你再改改，是不是就可以快速提升测试效果。像做3D模型也是，你一开始先让AI给你雕个七七八八，你最后来修它的艺术性，这不是很好吗。我们说的去帮大家节约生产力就是这样子，而不是说要把某个岗位替代掉。

陀螺君：但游戏开发有相当一部分的成本就是人力成本。

尹学渊：我觉得游戏开发可能有1%是创意成本，有95%都是劳动成本。其实游戏的成功率很低，各位游戏从业者都有感受，开发100款游戏，真正能挣钱的或者真正的好游戏有3款就不错了。就是因为现在的人力成本奇高无比，所以试错的机会很少。

以前可能200万就能做一个游戏，但最近这几年大家都去做高清画质，做3A、开放世界，动辄3000万研发一个游戏。这3000万做一个游戏钱到底花到哪儿去了？一定不是花在创意上，大头是花在生产，因为你要做成那个样子你就必须花那么多人、那么多时间。

但如果我们能把成本降下去，同样是3000万可以做100个游戏，游戏成功的概率会明显提高。虽然整体来说每一款游戏的成功概率还是3%，但是你打了100发子弹，总有一个打中。从这方面来讲，AI的积极意义很大。它不会替代大家，而是释放了生产力，释放了你的创意。

陀螺君：而且AI可以让更多人开发独立游戏了。

许一帆：对，假如我是个人游戏开发者，能力不可能面面俱到，美术又好，又会写程序，还会做策划，这种人才是很少的。但有了AI的参与，开发游戏的门槛就降低了很多。即便美术这块我不太擅长，但是AI可以给我做，或者在剧本这块我不擅长，AI也可以给我做一部分。

使用GPT-4、Replit、MidJourney、Claude等AI工具开发的经典3D小游戏《SkyRoads》

陀螺君：现在AI还只能做一些小游戏，未来它能独立开发游戏吗？

尹学渊：独立做游戏的开发AI很难，前段时间GPT-4做了一个Demo，但AI只是通过喂养的代码学到了用图形去绘制砖块、发射器。而实际上我们市场上的这些游戏制作流程非常的复杂，AI能独立做游戏还有段很长的距离。

陀螺君：AI某一天有可能创作一个新的玩法出来吗？

尹学渊：理论上是可能的，但是需要大家不断喂养AI，就像我们目前每天用ChatGPT一样，我觉得这一天到来可能还有些时间。

陀螺君：目前AI都是基于模仿能力来生成，未来会有一天它真的能自己来创造或者生成一些创意吗？

许一帆：这个应该是有可能的，以前在科幻片里面也看过，如果到那个时候，我觉得大家也不用想工作替代的问题，都交给AI机器人去做了。

尹学渊：如果真的那一天，我们就安安心心插上管子，躺在罐子里就好了。

陀螺君：如果那天真的来临的话，没有人类的文明还有意义吗？

尹学渊：我觉得从某种哲学的观点来讲，这个也是人类的一种升华，你把你的意识传到虚拟世界，其实也是你得到了升华，从这个角度去想会开心很多。

“AI可以让我们去更高维度卷”

陀螺君：目前形势下，哪一些工种被替代的概率会更高一些？

尹学渊：很难说哪一个工种被替代的概率更高，反正我觉得不思考的人迟早会被替代，但如果你善于思考，善于总结，不管你从事什么工作都很难被替代掉。许总的观点挺正的，如果一开始的基础你都练不好，你这个人的审美一定不会太好。你用AI的工具就突然一下比别人牛了，我觉得这事不太科学。

而且我认为AI一定不是替代掉大部分的工作，而是帮助大家提升效率，比如以前干一件事情需要一个月，今天用AI一天就完事了。生产力得到极大提升，人类才会解放自己，你才会解放你的创造性，不然我们每个人天天埋头苦干，做重复的劳动。打个比方，有个算法叫做SVM，SVM里面有个核函数，核函数的作用是把线性不可分的东西变得可分，把低维空间的东西卷到高维空间就变得可分。

所以我觉得不管做什么行业，不要在低维的维度去跟大家卷，那没有意义，你就应该把重复劳动甩出去，跑到更高维度去卷。站在我们的角度讲，我们非常希望释放大家的重复劳动，让大家有更多的时间去思考、创意，去制作一些东西。

陀螺君：AI时代，从业者要怎么保持自己的竞争力？

尹学渊：许总前面说的话让我非常有感触。比如我作为一个程序员，如果一开始连怎么编程都不会，就不可能去判别AI写的程序好不好。所以我确实觉得你在学校里面该学什么还是得学。但我觉得今天有AI的存在，可能会加速学习的过程。像最近有一个合作伙伴拿我们的API接口去做AI音乐创客教室，做音级训练、音高识别。以前一个老师一般是一对多，一个老师有二、三十个学生，而今天你可以让AI先帮你识别，然后再由老师来看，哪个学生哪里需要改进，针对性去教。

另外我相信，未来教育部门肯定也会再加入一些关于AI认知的课程，比如在中小学加入AI通识教育，告诉你AI能做什么，以后应该怎么面对和使用它，但原来的知识体系，肯定还是该怎么学就怎么去学。好比你为什么要学牛顿定律？因为这能够训练你的思维方式，这是你学习的意义和价值，而不是说你以后一定要把牛顿定律用到你的工作当中。

陀螺君：现在AI技术发展这么迅猛，在你们看来，它会对全人类或者整个社会带来多大的冲击？社会的生产关系、生产方式会产生多大的变化？

许一帆：我觉得还是会有蛮大变化的，因为AI能够实现的东西很多，能解决很多我们不能做的事情，未来我们生活中能接触到的事物也会有质变。接下来，训练出来的AI会很强大，如果AI再加上工业化，也许未来的机器人就和人一样。

尹学渊：这个问题很有意思，我们当年上学的时候都上过政治经济学，大家都讲生产力决定生产关系。我们说共产主义是什么？共产主义实现的那一天一定是生产力极大的丰富，想要什么有什么，就共产主义了。

我是一个技术乐观派，我觉得迟早我们会到达那一天，但实现形式不一定是现实生活中的物质极大丰富，也可能是虚拟生活，大家谈到元宇宙时也会提到此类的概念。活在虚拟世界的最终形态要么是把我们的意识上传到一个服务器上，由那个虚拟的角色替代你生活，实现共产主义，你想要啥就有啥；要么是插上管子，生活在虚拟世界，像黑客帝国一样，某种意义上也是共产主义。

但是我会觉得这种概率还挺大的，AI本质上就是生产力工具，当这个生产力工具迭代到一定程度的时候，一定会有那么一天，你想要什么就有什么。或者如果可控核聚变实现了，开启了星际征程出去之后要啥有啥，我们也不用再去讨论分配问题，因为大家能量是无限的，想要什么都给你。或者就是你在虚拟世界了，某种意义上其实也是共产主义。我觉得这个东西很有意思。

陀螺君：面对来势汹汹的AI大潮，最后有什么话想对从业者说？

许一帆：我作为一个游戏行业的美术从业者，想跟大家说的是，AI就是工具，大家不用太担心它会替代我们的工作，我们其实更应该担心的是自己的能力，你的能力才决定了你在这个行业的价值，而不是因为AI来了，你的价值就没了。

尹学渊：我的观点也是一致的，我觉得AI并不一定要替代谁，大家把它当工具就好了，就像我刚才说的，难道成本降低了，大家都要裁员吗？其实不是的，你的成本低了之后就可以做更多的东西。

就像我刚刚一直举的例子，你以前生产一个游戏需要一年时间做Demo，而现在你生产力提升了12倍，一个月就能做个Demo。你不断去改就好了，你还是那些人，但是你今年能试12次，这不香吗？我觉得这事很好，不一定非得把谁替代掉，它就是一个工具而已。